Con la diffusione dell’Industria 4.0, le aziende industriali innovative non gestiscono più il ciclo delle riparazioni e manutenzioni in modo reattivo, manuale e time-consuming, bensì adottano un approccio proattivo e automatizzato, impiegando sempre più il machine learning e l’advanced analytics.

Questo cambio è stato determinato dall’aumento della disponibilità di dispositivi connessi a basso costo che ha permesso di raccogliere sempre più grandi quantità di dati. Allo stesso tempo, i progressi nel machine learning consentono alle aziende di applicare il processo di analisi dei dati per individuare, interpretare e comunicare informazioni dettagliate “accogliendo”, in questo modo, il cambiamento in atto e aprendo così la via a nuove opportunità di business.

Sappiamo che l’analisi predittiva si basa su dati storici, che vengono utilizzati per costruire un modello matematico, in grado di prevedere eventi futuri. Negli ultimi anni l’analisi predittiva è diventata oggetto di interesse e sempre più correlata all’utilizzo dei big data e del machine learning, aiutando le aziende a prendere decisioni. I modelli predittivi, basati su big data, aiutano le aziende a risolvere i problemi di lungo corso secondo nuove modalità, ad effettuare previsioni più precise e a programmare meglio.

Di fatto l’analisi predittiva inizia con un ben preciso obiettivo aziendale: sfruttare i dati disponibili per ridurre gli sprechi, ottimizzare i tempi e ridurre i costi. Vengono sfruttati set di dati eterogenei, spesso di grandi dimensioni, convertendoli in modelli in grado di generare risultati chiari e di immediato utilizzo allo scopo di raggiungere più facilmente gli obiettivi prefissati, come la riduzione dello spreco di materiali, l’ottimizzazione delle operazioni di manutenzione, la riduzione dei tempi di inattività, una snella gestione del magazzino e delle parti di ricambio, razionalizzazione delle risorse energeticheprevisione di guasti ed usure materiali, ecc.

Queste opportunità sono già in atto e cresceranno ulteriormente a fronte dell’introduzione delle reti mobili 5G e di più sofisticati dispositivi IoT, grazie ai quali le aziende di servizi industriali potranno contare su informazioni sempre più avanzate per l’identificazione e la risoluzione proattiva dei problemi.

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